W większości mediów społecznościowych jest coś nie tak. Chociaż liczba użytkowników rośnie w astronomicznym tempie, nie można zaprzeczyć jego sile, jeśli chodzi o rozpowszechnianie wiadomości i informacji, media społecznościowe niekoniecznie ucieleśniają najlepsze aspekty towarzysko. W rzeczywistości w przypadku czegoś, co ma miliardy użytkowników, czasami może to być wręcz wyspiarskie. To z kolei może prowadzić do spolaryzowanego świata, który Eli Pariser po raz pierwszy zidentyfikował w swojej książce Bańka filtrująca.
Zawartość
- Problem z bąbelkami filtra
- Nowe podejście do mediów społecznościowych
Ale może istnieć rozwiązanie tego podstawowego problemu. Naukowcy z Danii i Finlandii stworzyli nowy algorytm, który ich zdaniem daje wgląd w możliwości mediów społecznościowych – i być może powinien - praca. Został zaprojektowany tak, aby pękać bąbelki filtrów i udostępniać ludziom bardziej zróżnicowane treści.
Polecane filmy
„Zazwyczaj celem platformy mediów społecznościowych jest maksymalizacja zaangażowania użytkowników”
Estera Galbrun, starszy badacz w dziedzinie analityki danych w Szkole Informatyki Uniwersytetu Wschodniej Finlandii, powiedział Digital Trends. „To oznacza maksymalizację czasu, jaki ludzie spędzają na platformie, ponieważ można go zamienić w dochody, na przykład poprzez reklamy. Oprócz promowania treści podżegających lub przynęty na kliknięcia strategie mające na celu utrzymanie zaangażowania użytkowników mogą obejmować dostarczanie im większej ilości treści, które prawdopodobnie im się spodobają. Oznacza to personalizowanie treści poprzez budowanie profili użytkowników, śledzenie tego, co im się podobało i czym się interesowali, a także staranie się zapewnić im więcej tego samego. Może to również obejmować zachęcanie do interakcji z ludźmi o podobnych poglądach”.Problem z bąbelkami filtra
Personalizacja jest w większości przypadków dobra. Barista, który zna Twoją kolejność kawy, algorytm muzyczny odtwarzający Ci piosenki, wie, że lubisz lub jesteś prawdopodobnie Ci się spodoba, kanał informacyjny, który pokazuje tylko te historie, które Cię interesują – wszystko to schlebia indywidualny. Oszczędza czas w świecie, w którym mimo setek urządzeń oszczędzających czas wydaje się, że mamy go mniej niż kiedykolwiek wcześniej.
Jednak jeśli chodzi o tego rodzaju personalizację w sieciach społecznościowych, problem polega na tym, że pomysły zbyt często pozostają niekwestionowane. Otaczamy się ludźmi, którzy myślą tak jak my, a to prowadzi do ogromnych martwych punktów w naszym światopoglądzie. To problem, ponieważ – jak większość ludzi może się zgodzić – media społecznościowe wykroczyły poza miejsce, w którym oglądamy wilgotne memy i zdjęcia dzieci naszych przyjaciół. W najlepszym przypadku platformy mediów społecznościowych obiecują (nawet jeśli nie zawsze przynoszą rezultaty) sposób na pomoc obywatelom w uzyskiwaniu informacji i uczestnictwie w sferze publicznej. Dlatego istotne jest, abyśmy byli narażeni na informacje, które nie są po prostu zgodne z naszymi osobistymi mitologiami. Powinien to być rynek idei, a nie monolit myślenia grupowego.
To nowe badania — które oprócz Galbruna przeprowadzili naukowcy Antonis Matakos, Cigdem Aslay, I Arystydes Gionis — stara się stworzyć algorytm maksymalizujący różnorodność ekspozycji w sieci społecznościowej. Streszczenie opisujące notatki z pracy:
„Formułujemy problem w kontekście propagacji informacji, jako zadanie polegające na rekomendowaniu niewielkiej liczby artykułów informacyjnych wybranym użytkownikom. Bierzemy pod uwagę treść i preferencje użytkowników oraz prawdopodobieństwo dalszego udostępniania artykułu. Nasz model pozwala nam uchwycić równowagę pomiędzy maksymalizacją rozpowszechniania informacji a zapewnieniem użytkownikom kontaktu z różnymi punktami widzenia”.
System działa poprzez nadawanie wartości liczbowych treściom w mediach społecznościowych i użytkownikom na podstawie ich pozycji w spektrum ideologicznym – na przykład tego, czy są lewicowi, czy prawicowi. Następnie algorytm szuka użytkowników mediów społecznościowych, którzy mogliby optymalnie rozpowszechniać te treści z maksymalną efektywnością, zwiększając w ten sposób wyniki różnorodności użytkowników.
Jak zauważają naukowcy w swoim artykule, wyzwanie można „sprowadzić do maksymalizacji funkcji monotonicznej i submodularnej z zastrzeżeniem matroidowego ograniczenia dotyczącego przydzielania artykułów użytkownikom. Jest to trudne uogólnienie problemu maksymalizacji wpływu. Jednak jesteśmy w stanie opracować skalowalne algorytmy aproksymacji, wprowadzając nowatorskie rozszerzenie pojęcia losowych zbiorów osiągalnych wstecznie. Eksperymentalnie demonstrujemy wydajność i skalowalność naszego algorytmu na kilku rzeczywistych zbiorach danych”.
Nowe podejście do mediów społecznościowych
Największym wyzwaniem związanym z czymś takim jest oczywiście to, że grozi to zmniejszeniem atrakcyjności mediów społecznościowych. Firmy z branży mediów społecznościowych prawdopodobnie nie próbują tworzyć fałszywych wiadomości i filtrować baniek z powodów politycznych; szukają po prostu treści, które sprawią, że ludzie zostaną dłużej i będą częściej klikać. W rezultacie ingerencja w tę formułę – nawet jeśli ma to na celu dobro publiczne – może sprawić, że ludzie będą spędzać mniej czasu w tych witrynach i aplikacjach. Być może dobre dla ludzi. Złe dla firm.
„To jedno z głównych wyzwań” – powiedział Galbrun. „Aby zróżnicować treści, na które narażeni są użytkownicy sieci, bez bombardowania każdego użytkownika treściami zewnętrznymi zalecenia, nadal musimy polegać na udostępnianiu treści przez użytkowników, aby mogła ona dalej rozprzestrzeniać się w całym kraju sieć. Jeśli zarekomendujemy użytkownikowi treści przedstawiające opinię diametralnie odmienną od jego, jego ekspozycja będzie zróżnicowana, ale on jest bardzo mało prawdopodobne, aby udostępniał treści swoim kontaktom — a to nie pomoże w różnicowaniu ekspozycji innych użytkowników w witrynie sieć. Musimy więc znaleźć równowagę między tym, jak bardzo różni się prezentowana opinia od opinii użytkownika i jak bardzo ta różnica zmniejsza ryzyko dalszego rozpowszechnienia się.”
Artykuł ten, opublikowany w czasopismo IEEE (Instytut Inżynierów Elektryków i Elektroników) Transactions on Knowledge and Data Engineering, a ostatnio podkreślone przez IEEE Spectrum, to tylko jedna z metod, dzięki którym sieci mediów społecznościowych mogą zmienić sposób swojego działania, aby wspierać tego rodzaju różnorodność. Nie ma oczywiście żadnej gwarancji, że tak się stanie – i warto zauważyć, że jest to niezależne badanie, którego nie przeprowadził żaden z dzisiejszych gigantów mediów społecznościowych.
Niemniej jednak stanowi niezwykle ważną ilustrację jednego z dużych problemów, które należy rozwiązać. Zbyt często media społecznościowe są postrzegane jako jedna z największych bolączek współczesnego społeczeństwa. Jest w tym trochę prawdy, ale może to również przynieść ogromne korzyści cywilizacji, otwierając ludzi na nowe perspektywy i doświadczenia poza nimi samymi. Pytanie brzmi, jak go przekonfigurować, aby spełniał te ideały.
Zalecenia redaktorów
- Wywiad z Zachem Kingiem, ulubionym iluzjonistą internetu
